AIモデル

GPT-6 Astra と前世代の違い|単価・トークン効率・提供状況を比較

GPT-6 Astra と前世代 GPT-5.6 Sol を公式の掲載値で比較。API 単価は全項目で 2.5 倍、9月22日に出た GPT-6 Sol とは5倍。性能差は GPQA の1.4ポイント差から ARC-AGI-3 の99.9%対7.8%まで領域で大きく違う。総額が下がる条件と今の提供経路を整理する。
AI×コーディング

LLMのトークンコストを抑えるモデルルーティング|利用量の可視化と使い分けの基準

LLMのトークンコストをモデルルーティングで抑える手順を、利用量の可視化・単価差の確認・呼び出し削減・振り分けの4段で整理。Bedrock / Microsoft Foundry / OpenRouter / LiteLLM の4方式を、判定側の課金や日本語対応まで含めて比較します。
AIモデル

GLM-5.3はClaudeの代わりに使えるか|料金・スコア・使える経路で見る乗り換えの損得

GLM-5.3はClaudeやCodexの代わりに使えるのか。料金・スコア・使える経路の3点で判断材料を整理しました。Coding Plan・ZCodeの無料枠・Model APIの3経路と、クレジット消費の計算方法、上限に当たったあとの続け方の違いまで、2026年8月19日時点の公式情報で確認しています。
AIモデル

Gemini 3.7 Flash への置き換えで詰まるのはAPI|料金は3.6と同額のまま

Gemini 3.7 FlashとGemini 3.6 Flashの違いを、Googleが公表した性能差・料金ページの実際の表示・API移行で必要になる変更の3点から整理する。
AIエージェント

OpenJarvisでローカルAIアシスタントを作る完全手順

OpenJarvisとは、ローカル環境で動く個人用AIエージェントを構築するためのフレームワークである。OpenJarvisはこの壁を逆向きに解く設計で、推論そのものを自分のPC上のモデルで回し、必要なときだけ外部に出る形を既定にしています。
AIエージェント

AIエージェントの自律ループ設計|評価役・停止条件・コスト管理

自律ループ設計とは、人が毎回口を挟まずに、作る・評価する・直すをAIに繰り返させる仕組みの設計。 AIエージェントを自律で回すとき、成否を分けるのは3点に絞られます。出力を判定する「評価役」、暴走を止める「停止条件」、そして予算を守る「コスト管理」。この3つを設計に組み込めているかどうかが、本番で使えるループと、放置すると溶けていく…
AI×自動化

LLMの構造化出力を安定させる実装

構造化出力とは、LLMの応答をJSONなど決まった形式に固定して受け取る仕組み。型崩れを構文崩れとスキーマ不一致に分け、OpenAI・Gemini・Claudeのネイティブ機能とInstructorによる検証・リトライの二層で安定させる実装を整理する。
AI×コーディング

LEANNとは|密ベクトルを全件保存せず作り直すローカルRAG索引の仕組みと使い方

全件分の高精度な密ベクトルを索引内に保存せず、検索時に必要な分だけ再計算するローカルRAG索引「LEANN」を一次情報から整理。全ベクトル保存が容量で詰まる理由、公称97%削減の内訳、対応バックエンド、インストールと使い方、容量と速度のトレードオフ、既存のローカルRAG手法との棲み分けまでまとめた。
LLM開発・技術

LoRAとQLoRAでLLMをファインチューニングする実践手順|PEFT・TRLで単一GPU学習

LoRAとQLoRAで公開モデルを単一GPUにファインチューニングする手順を、PEFT・TRLの現行APIで解説。メモリが減る仕組み、LoraConfigの選び方、QLoRA特有の落とし穴、学習後のデプロイまでを一気通貫でまとめます。
AI×コーディング

AIコーディングエージェントのサンドボックスはどこまで守るか|Cursor・Codex・Gemini CLI・Antigravityで確認された7件の越境経路

サンドボックスは動いていたのに、開発者のマシンでコマンドが走った。Pillar Security が Cursor・Codex・Gemini CLI・Antigravity で確認した7件の越境経路を、4つの失敗モードとベンダー対応の差から整理する。